python 对比测试集真实值和预测结果可视化

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制真实值和预测结果的可视化图表。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用matplotlib库绘制真实值和预测结果的散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 真实值和预测结果
true_values = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6]
predicted_values = [1.5, 1.8, 2.9, 4.2, 5.1]

# 绘制散点图
plt.scatter(true_values, predicted_values)

# 添加坐标轴标签和标题
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predicted Values')
plt.title('True vs Predicted Values')

# 显示图表
plt.show()

运行此代码将生成一个散点图，其中x轴表示真实值，y轴表示预测结果。每个点代表一个数据点，可以根据点落在对角线上的位置来判断模型的准确性。如果所有点都沿着对角线分布，则表示模型的预测非常准确。

除了散点图外，还可以使用其他类型的图表来可视化真实值和预测结果，例如折线图、条形图等。具体使用哪种图表取决于数据的类型和目的。